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この交換で、SVMのrbfカーネルのガンマを推定するヒューリスティックな方法を読みました。誰かがもう少し詳しく説明してくれるのではないかと思いました。データセットから1000（または多数）のデータポイントのペアを選択し、各ペアの差のノルムを計算すると思います。どうやら、.1、.9の分位数と中央値の逆数は、rbfカーネルに適したガンマの良い候補です。 ありがとう

8 machine-learning  cross-validation  svm 

SVMをデータに適合させようとしています。私のデータセットには3つのクラスが含まれており、（LibSVMで）10分割交差検証を実行しています。 ./svm-train -g 0.5 -c 10 -e 0.1 -v 10 training_data それによりヘルプは次のように述べています -c cost : set the parameter C of C-SVC, epsilon-SVR, and nu-SVR (default 1) 私にとって、より高いコスト（C）値を提供すると、より高い精度が得られます。SVMのCは実際にはどういう意味ですか？Cのより高い/より低い値（またはLibSVMのデフォルト値）を使用する理由と時期を教えてください。

7 cross-validation  svm  libsvm  parameterization  optimization